知识资本对企业竞争优势影响分析

管理学家彼得德鲁克在“后资本主义社会”一书中提到，知识将取代机器设备、资金、原材料或劳工，成为企业经营最重要的生产要素。换言之，企业不再是以所谓的土地、设备、厂房等实体资本作为竞争优势的来源，无形资产及知识的创造将是决胜的关键。而在企业中所谓的无形资产及知识的创造，就是一般所称的知识资本。回顾以往对企业价值的评估，局限在传统财务绩效或有形资产，忽略知识的不断创造与蓄积所形成的知识资本，以至于低估来自人力资本、组织资本和关系资本所创造的企业无形资产价值。展望未来，企业欲掌握经营趋势，只有善于利用知识资本，才能提供新产品、新服务、降低营运成本、改善生产力，增进企业价值。因此，当前企业经营的一项重要议题是如何通过知识资本创造企业竞争优势。     

有导师学习的k-means方法在多支持向量机中的线性划分及其在石油储层识别中的应用

提出了一种带有指导信息的k-means方法多支持向量机(SkSVM)。带有指导信息的k-means方法多支持向量机中k-means的目标是对训练数据进行划分,附加指导信息是保证k-means在对训练数据进行划分过程中确保数据的划分子集同时来自不同的2个类,即划分的子集中有正标签(+1)和负标签(-1)的数据,并且子集的中心尽量靠近不同类别的分离边界,保证提供的数据子集能够高效地为支持向量机进行学习。对每一个划分的子集采用支持向量机进行学习。选取UCI标准测试集对SkSVM和已有的FaLKSVM、SVM-KNN和CSVM算法进行对比测试。最后,用SkSVM、k-means和SVM等3种分类方法对江汉油田某区块oilsk81、oilsk83和oilsk85三口油井进行石油储层识别(油层和非油层),其中,各油井数据2/3作为训练数据,1/3作为测试数据,结果表明,在识别准确率上,SkSVM方法都优于其他两种方法。